餐飲如何用數據說話

『壹』 餐飲企業如何得到准確的各種經營數據，便於分析

您好，你的問題，我之前好像也遇到過，以下是我原來的解決思路和方法，希望能幫助到你，若有錯誤，還望見諒！食客行為喜好：例如什麼天氣哪種產品賣的最好，客戶喜歡什麼盛放器皿的商品，客戶來店到底喜歡哪些商品，天氣污染對產品銷售有什麼影響等，並利用這些分析結果確定目標客戶的消費行為，針對性的做經營調整。

成本控制：主要是原材料的管理，實現規范化使用原材料，杜絕在生產過程中出現嚴重損耗，如果出現問題，也可快速發現，做到心中有數。也可在原材料采購的時間以及數量上得到參考，以便降低采購成本。

《復盤分析》是面向餐飲企業，擁有優秀視覺體驗、簡單易懂的在線數據分析平台,
讓經營者能夠通過全新方式認識自己的業務，從數據到決策的自然過渡，無師自通，不必猜測，而是確實的知道如何更快、更明智地進行決策。《復盤分析》的潛在目標客戶廣泛分布在中餐、西餐、簡餐、酒吧、咖啡吧、茶社等餐飲業的各領域中。非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！

『貳』 餐飲行業，如何做到數字化經營

數字化的本質是實現數據的互聯互通，把餐飲產業鏈上的角色、場景整合起來，收集到越多越完整的數據，形成各種行為大數據，指導經營決策

『叄』 身為餐飲部經理，如何做好餐飲經營分析，需要哪些數據！

餐飲的經營分析 餐飲的經營分析重點在以下三個方面： 收入、成本及有關經營數據分析；客源 構成及人均消費情況分析；菜餚分析、收入、成本及有關經營數據分析 (一) 分析目的 通過對營業收入，成本分析，判斷自己是否成功地獲得了較多的營業收入， 而把費用降低到最低。 (三) 分析要點 1．總營業收入＝各餐廳食品收入＋酒水商品收入＋服務費 2．各餐廳收入＝食品酒水總收入/餐廳個數 3．餐飲部使用率＝客數/座位數 4．每個座位銷售額＝食品酒水銷售額/座位數 5．每客消費額＝食品酒水銷售額/客數 6．酒水銷售額與食品銷售額的比例＝酒水銷售額/食品銷售額 7．食品成本率＝食品成本/食品銷售額×100% 8．勞動成本＝餐飲部勞動成本/食品酒水銷售額×100% (四) 分析步驟 1.例如財務報表顯示餐飲成本超標，那麼餐飲可從如下 6 個方面找到成本 超標的原因： (1) 菜單計劃問題：① 菜單菜品是否過多，過單調；② 菜單中高成本與低 成本是否均衡； ③ 低成本菜餚推銷是否有力；④ 成本增加時，菜價是否需要 調整。 (2) 采購問題：① 容易變質的餐料是否采購過多；② 是否存在無競爭性采 購；③ 采購監控系統是否失靈；④ 采購過程是否存在舞弊漏洞。 (3) 驗收問題：① 如是否存在收貨私存，驗收是否設有檢查發票、價格、 數量的准確性 ；② 接受質量不好或重量不足的貨品等。 (4) 儲存問題： 如是否因儲存不當導致香料腐敗， 貯藏室管理是否有問題等。 (5) 票據控制問題：各種票據控制是否到位。 (6) 准備與加工問題：是否粗加工浪費，是否存在沒有按標准化烹調製作； 客人訂餐不準確造成提前加工的浪費等。 (7) 服務問題：上菜時是否使用標准器皿等。 (8) 銷售問題：如服務員偷吃，客人記賬，因服務投訴打折，內部宴請和折 扣規定不嚴格等 。 2．對其他經營數據做歷史會計年度比較 (五) 分析評價及對策 通過分析，主要評價當期餐飲營業額及成本控制是否處於最佳狀態，往期的 經營和新的銷售手段是否奏效，並針對於當期問題提出有關對策。 1．增加收入額的對策；2. 降低成本的對策；3. 增加座位使用率的對策。 客源構成及人均消費情況分析 (一) 分析目的 了解各餐廳客源構成情況，掌握當期各種客源對飯店營業額的貢獻，並進一 步強化市場定位 。 (二) 分析要點 1. 各種客源的實現收入比； 2．各餐廳的人均消費與該餐廳市場定位的比較。 (三) 分析步驟 1．按照宴會、團隊，會議用餐(場租)及散客將客源消費情況予以劃分。 2．將每種客源的收入額與歷史月(年)底比較，發現每種客源市場的潛力。 如倘若當月會議 、團隊引發餐飲營業額大幅度上升，應鼓勵和要求銷售部大力 推銷團隊、會議市場。又如婚宴市場有潛力，應提前計劃下個經營期婚宴的銷售 問題。 3．根據公式計算出各餐廳的人均消費水平。如：高檔餐飲定位高檔市場人 中檔餐飲定位中檔市場， 人均消費定在 50 元～ 均消費應在 15 0 元～200 元之間； 80 元之間；自助餐廳定位市民消費，人均消費定在 30 元～50 元之間；這樣根據 各餐廳的實際人均消費額是否在計劃之中，以驗證市場定位與餐廳消費是否吻 合。 (四) 分析評價和對策 對客源市場的分析， 可以幫助餐飲管理者解決不同客源的動態變化及客源潛 力，以便於經營者對不同客源拿出經營銷售對策。如：對不同客源的銷售對策； 對不同客源的菜餚對策；對不同客源的個性化服務對策等。 對餐廳人均消費的分析， 可以幫助餐飲管理者掌握不同餐廳實際消費與餐廳定位 是否一致； 幫助經營者對不同餐廳的消費拿出決策，如：是否應調整高低檔菜 餚比例，是否應引入部分菜餚，是否應調整菜餚價格等。 菜餚分析 (一) 分析目的 通過分析了解哪些菜餚受客人歡迎，哪些菜餚對餐廳利潤貢獻較大，便於對 菜單進行更正、 取捨。 (二) 分析方法 ME 分析法：即通過對餐廳菜品的暢銷程度和毛利率高低的分析，確定哪些 菜品暢銷且毛利又高；哪些菜既不暢銷，毛利又低；哪些菜品雖然暢銷，但毛利 很低；哪些菜雖不暢銷，但毛利較高。 (三) 分析步驟 做菜餚分析不是把所有的菜拿到一起來分析，而是按類，分菜式分別進行， 中餐菜餚可分四類：冷盤、熱菜、湯類、面類。西餐菜餚可分六類：開胃品、湯 類、色拉、主菜、甜食、飲料。 (四) 分析評價及對策 對以上分析的不同類別的菜餚採取不同的方式及對策： 1．明星菜：是餐廳的贏利項目，應保留菜單，且放在菜單顯眼處，保證該 菜質量的延續性 ，不再輕易更改(擺盤及大小等)，價格可以靈活。 2．耕馬菜：是餐廳薄利多銷的項目，如果價格不太低，可保留，作為吸引 客人到該餐廳的誘餌。在菜單中可放在不顯眼處，但當該類菜明顯影響了贏利高 菜餚銷售時也應當調整。 3．問號菜：不暢銷，但高利潤的菜，可以迎合一些願支付高價的客人；但 如果銷量低，應取消該菜；倘若保留，則應放在菜單顯眼處，同時做一些特價促 銷或降價。 4．狗菜：不暢銷，低利潤菜，一般馬上在菜單上取消，但這種菜有時可用 於宴會和特別定單，用於宴會營養平衡和價格平衡使用。 進行了菜單分析後，在增加菜品時應考慮以下幾個問題： 1．低操作技能及低人力成本；2. 高知名度及發展潛力；3. 成本穩定；4. 不 易在家庭製作的菜；5. 低成本、好銷路；6. 較高的利潤率。 綜上所述，通過餐飲經濟活動分析，可幫助餐飲經營者找出增加收入和控制 成本的有效渠道 ，抓住客源找准市場定位，同時提供及時修改菜單，推出菜品 的方法。

『肆』 餐飲業經營的數據

對於餐飲業經營有用的數據，那太多了！此次，我就以高佳庄在實際經營中通過數據挖掘帶來的管理提速為藍本，與大家分享如何讓數據更有意義。

1、數據多維度分析：利用矩陣分布結合毛利與銷量打造聚焦菜

以往我們在分析各檔口菜品結構時，會分析檔口標准毛利結構，會分析菜品銷量排行。但是如果不能同時結合毛利與銷量，是無法體現菜品對於這個檔口在營業及毛利上的貢獻的，所以結合菜品銷量和標准毛利率來做矩陣分布（原點取檔口標准日銷量的期望值標准毛利的期望值），這樣就能更好地看出該檔口的菜品結構。

另外，菜品的聚焦過程其實也是藉助這個數據圖表工具不斷打造明星菜、淘汰瘦狗菜的過程。檔口對明星菜的聚焦做好之後，是能夠提升上菜速度、顧客滿意度、菜品出品穩定性的。

拆分收入就像剝洋蔥一樣，讓我們更清楚地了解到自己的增長點與下降點，威脅點與機會點。

分析費用與利潤也是如此，並不是單一的看一個金額、增額或增幅，而是去各個維度與深度了解經營狀況。

6、信息化建設激發數據價值：軟體技術與企業實際業務相融合

無論是數據處理方式，還是數據解讀思維，都離不開一個很重要的基礎——信息化建設。

高佳庄副總兼財務總監費麗麗女士講述：我們首先應該明確自己需要什麼樣的信息化，這是需要我們自己在信息化建設之前通過大量調研來掌握的。以我們正在使用的天財商龍餐飲管理系統系列產品來說，他們的產品功能非常豐富，我們需要結合自己的實際需求來進行匹配，才能讓功能、數據發揮最大的價值。

比如一個買單支付，天財商龍的餐飲管理系統產品就有很多應用場景，而我們在經營過程中會有包廂的買單、散座的買單、早茶的買單、團隊的買單等等。考慮顧客體驗和我們的管理要求，我們在散售區，特別是需要便捷度的早茶場景中使用的就是線上的掃碼支付。而包廂裡面的結算，我們則通過在預結單下生成三合一的二維碼的方式，保障了客人買單的儀式感和便利性，同時也滿足了我們減少服務員進出包廂次數的管理需要。

這樣的例子還有很多，根本上其實還是信息化產品能夠滿足我們的需求，而我們自己也要更多地讓數據深入結合業務與一線。

餐飲信息化建設已經成為餐飲企業的一門必修課，在這樣的背景下，我們藉助平台和技術獲取數據變得越來越簡單，但同時，我們可獲取的數據量也越來越大。因此，如何通過數據或數據的再處理挖掘數據背後的意義，用數據發現問題、解決問題，讓數據輔助經營、成為決策依據，是需要不斷深入學習的。

以上內容收錄在《天財商龍餐飲研究院經典課程實錄（第二輯）》中，禁止轉載！關於餐廳經營的方方面面，歡迎採納、關注，與我們共同探討！

『伍』 餐飲行業怎麼才能玩轉大數據

中國餐飲市場這幾年似乎進入了黃金發展期，在北上廣深這樣的一線城市裡，每天都有150
家新開業的餐廳。他們的出現就是為了滿足中國老百姓們變化多端的味蕾需求。但是，很少人觀察到每天倒閉的餐廳也不在少數，畢竟商鋪空間就那麼些，舊的不去，新的不來。

《2016-2021年互聯網對中國餐飲行業的機遇挑戰與應對策略專項咨詢報告》

• 簡單說說大數據是什麼

先簡單說說對大數據的認識，美國領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner 在2001 年就對大數據有過一個定義。之後，著名的商業分析軟體公司SAS
增加了兩項，大致理解如下：

1. 大量來源的數據：交易數據，非結構化的社交媒體數據，感測器、機器之間的交互數據等都是來源不同的大數據;

2. 高速更新的數據：大數據發生的場景和時間都是瞬息萬變。引用感測器、智能檢測方式、RFID 的標記將可以用於記錄這樣高速更新的數據。

3. 多形式的數據：結構化的數據經常以數字化的形式在資料庫中，但是還有文件、郵件、視頻、金融交易、社交媒體帖子、顧客的喜好意見等非結構化的數據;

4. 隨時變化的數據：數據很有可能是高度不連續的，因為有階段性的影響。餐廳中忙碌的時候，大量數據發生，但是非忙碌的時候很多數據就停止更新了。

5. 復雜的數據整合：數據來自多個渠道，要將數據關聯、匹配、清洗和轉變形式是非常大挑戰。

餐飲大數據的挑戰會比線上更加艱巨，因為非結構化的數據佔比非常大。顧客的一言一行都是對商家產品和服務的態度，消費行為也就是在這些態度中表現出來的。支付、點單、評價、拍照分享、使用打折優惠、顧客(會員)管理CRM
等等只是(餐飲)大數據的一些數據節點即決策結果。產生這些數據節點的決策過程更有挖掘價值，能夠反映顧客自身條件，並可以指導如何用產品和服務更好地滿足顧客。

餐飲大數據怎麼玩

要充分挖掘產生數據節點的決策過程，有一個最實用和簡單的方式：將數據節點做更細的分類，找出決策過程中的次級數據節點。

大眾點評已經將原本簡易的總體打分、平均消費、照片的評價體系做的越來越細分，增加了關鍵字可選項評價、推薦菜品評價，門店環境照片、菜品照片、價目表。美國的同類型服務Yelp也將評分應用到了菜品分量(Portion
size)、質量和口味(Quality/Flavor)、價位(Price)、服務(Service)、菜單可選性(Menu
options)、地理位置(Location)、氣氛(Ambience)、雜訊程度(Noise Level)多個維度。

看到餐飲大數據的玩法如此日新月異，應用大數據做營銷的我們這批創業者感到異常興奮。不過，興奮之餘還是會面臨很大的挑戰。大家是否考慮過，這樣復雜和完整的數據有這么容易採集到么?即使大眾點評和Yelp
這樣的平台也不能讓顧客自願、完整、連續地完成評價數據的錄入。退一步說，即使這些數據的採集達到我們滿意的程度(實際上完全不切實際)，我們又應該如何使用呢?

• 一次性提出這么多問題，感覺頭腦要爆炸了，還是一個個來討論吧。

完善數據採集體系永遠是第一步。要採集這么多決策過程中的次級數據節點既是技術問題、產品問題，又是商業模式問題：

1. 讓顧客自願錄入數據，背後的邏輯是數據是相對真實反映顧客自身條件;

2. 讓顧客完整錄入數據，背後的邏輯是產品體驗是符合顧客使用需求和讓顧客感興趣的;

3. 讓顧客連續錄入數據，背後的邏輯是需要有一定的激勵機制對應合適的商業模式。天下有免費午餐，但是沒有永遠免費的午餐;

中國有評價數據平台如大眾點評，支付交易數據平台如支付寶、微信支付、點評閃惠以及和他們對接的POS
產品;還有數百家從事(移動)點單、小票處理業務和提供顧客(會員)管理CRM
產品服務的公司。他們正在為餐飲大數據體系帶來各種嘗試，相信數據採集問題在這樣的競爭環境中一定會很快找到最適合各類業態的解決方案。

那麼問題又來了，大家都在從產品體驗和競爭角度攻克數據採集這個大問題，一旦這個問題被很好的解決，他們又應該如何使用這些大數據呢?大數據應該用來提供更有價值的服務，幫助商家提高運營效率、服務水平和市場營銷水平。

我們認為將(餐飲)大數據應用到市場營銷領域是有很大空間的。參考電商的發展，互聯網作為一個渠道平台，引用的起步領域一般是產業鏈下游——營銷環節。

• 餐飲大數據營銷

一切營銷的方式原理都逃不過「什麼時候，給什麼人，發送什麼內容」這3 個要素。簡單地說，把大數據的價值輸出到這3 個要素上就可以滿足商家的需求。

如今商家都在玩轉微信營銷，用創意的文案和內容吸引粉絲，促進他們到店消費。仔細一想微信營銷過程中大數據的應用似乎和商家沒有太大關系，或者說微信擁有大量的數據分析基礎，但商家無從上手。營銷話題和內容苦苦思索，發送對象和時間選擇停留在拍腦袋時代。微信營銷不是一門簡單的學問，從事媒體的人玩得轉，每天招呼生意的人就不一定了。大數據的應用需要提供一種日常化、數據化、自動化的顧客營銷方式。服務提供商應該為做生意的人減輕運營負擔，讓他們知道科學的營銷方式和付出的優惠是如何綁定的，效果又是怎麼樣的就足夠了，剩下的工作量就讓計算機和大數據來完成吧。

最近很火爆的人工智慧和圍棋大師對弈，告訴我們一個簡單的邏輯，在有限的規則「四顆棋子可以圍住並吃掉一顆棋子，棋盤上佔有面積大的贏得比賽」之下，人腦是不太可能戰勝不斷學習和處理巨大運算量的電腦。

同樣的道理，日常化營銷內容如(限時、隨機)優惠券、(限時)折扣券、(可分享)紅包、生日/星座關懷、買一送一、第二份半價、四人同行一人免單、特惠商品、消費返現、積分兌換、(VIP)會員許可權等，是在一定范圍內的有限玩法。大數據可以幫助實現告訴運算並科學推薦發送的時間和發送對象。在這一點上，人腦也是無法挑戰電腦的。

• 永遠需要人的智慧

在沒有規則的情況下，人類智慧依然是不可被替代的。餐飲商家需要應該把更多營銷精力投入到創意事件上，幫助餐廳增加品牌認知度。如西貝策劃的情人節親吻姿態對應不同的折扣。這樣的創意營銷策劃是計算機和大數據也沒有辦法代為實現的，太多非結構、不連續、難整合的數據需要理解，並指導決策。

大數據自動化和人類智慧結合的營銷方式沒有人們想像中的那麼神秘和遙不可及，中國千萬餐飲商家需要的較為通用的解決方案已經可以實現了，是時候讓他們擁抱大數據營銷了。